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发信人: GzLi (笑梨), 信区: DataMining
标  题: [转载] 时态数据库综述(转载)(转寄)
发信站: 南京大学小百合站 (Thu May 22 09:07:44 2003)

【 以下文字转载自 GzLi 的信箱 】
【 原文由 <[e-mail]> 所发表 】

来  源: 202.112.26.39

发信人: caocao (网络隐士), 信区: AI
标  题: 时态数据库综述(转载)
发信站: 饮水思源 (2003年05月21日13:46:15 星期三), 站内信件

【 以下文字转载自 database 讨论区 】
【 原文由 caocao 所发表 】

摘要：本文是时态数据库的一个综述，概要的介绍时态数据库的产生背景，研究动向，
然后介绍了时态数据库的分类和现有的比较典型的模型，最后介绍了时态管理和时态数
据库设计方面的问题。

 

l         背景

传统的数据库技术能反映现实世界中的数据，但是它仅仅能体现现实世界中数据的当前
状态，只反应了一个对象在某一个时刻的状态(快照)，不联系其过去和未来。这就是人
们常说得快照数据库（Snapshot Database）。现代的信息流包含事件的时态信息(Tempo
ral Information), 其中有时刻信息(Instant  Information), 时间区间信息(Interval
  Information)和相对时间信息(之前、之后、重叠)等等。

日益广泛的数据库应用要求了管理被处理事件的历史性信息，和系统中元事件的时态信
息。需要迫切解决两个问题：一是要求管理被处理事件的历史性信息，如与人事、财务
、金融和自然灾害等有关的历史资料，从中可看出事物发展的本质规律；二是要求管理
数据库系统中元事件的时态信息，如增查，删改的时刻和时间区间、在多用户系统中对
锁定排队及资源竞争协调的时标等，这些数据有助于提高数据库系统的可靠性和效率。
因此引入时态数据库。

 

l         研究动向

在20世纪70年代初，许多人就开始探索在数据库和信息系统中处理时间信息。

80年代初期，时态数据库研究开始繁荣，在1982-1986年间，一共有80多篇关于时态数据
库的论文。到了80年代中期，已经提出了近百种时态数据库的方案，经过十多年的发展
和相互学习，逐渐合并为十多种公认的模型。

Kahn Ketal在1977年在《人工智能》杂志上的文章中研究了关于“时态知识”的问题。

J. Ben Zvi于1979—1982年对时态数据库作了开创性研究，他的博士论文(加州大学洛杉
矶分校，1982) 总结了他的一系列工作。Ben Zvi 的贡献突出在下列几点∶

(1)，他提出了时态数据库模型，引入了时间间隔 ( Time Period ),后来被学术界改称
为时间区间。

(2)，在1979—1982这个关系规范型研究的热点时期，Ben Zvi 突破思想禁区，提出并研
究了非1NF 的TDB 。

(3) 以时间区间作字段值，刷新了人们认为数据库字段值只能是一个数或串的观念。

(4)引入了后来被称为双时态的概念，即用有效时间表示被管理对象在库中生命周期，用
事务时间表示数据库本身的历史。

(5)．引入了时态索引结构。 

    1982年J. Clifford 在纽约大学完成了博士论文“A logical frame work for the 
Temporal Semantics and Natural Language Querying of Historical Database ”及
相关的一组文章，对历史数据库的开创性作了重要贡献。它注意到了被管理对象的生命
周期 (Lifespan), 研究了在关系、元组、字段值上加时态信息的技术细节，引入了历史
关系模型，历史关系代数，研究了历史数据库中投影、选择、连接的特殊要求和特殊规
律，研究了历史关系模型与传统关系模型的兼容性，即当把区间缩小为一点〔Now, Now
〕时历史数据库即退化为传统快照数据库，且相应的时态代数运算退化为传统快照关系
运算。

美国南加利福尼亚大学的S. Ginsburg 教授原是形式语言，特别是上下文无关文法研究
的先驱者。他于1983年提出对象历史模型(Object History)。

 

l         时态数据库的分类

按Spipada和Snodgrass的意见，时态数据库按功能可分为三类∶

(1) 事务数据库。数据库本身被查删改的时间称为事务时间(Transaction Time)，事务
数据库支持事务时间，他按事务时间编址，保存了所有状态演变中过去的状态。事务的
关系是一种三维结构，由元组，属性和事务时间三维构成。

(2) 历史数据库。被管理对象的生命周期称为有效时间(Valid Time)，历史数据库和事
务数据库类似，只是用有效时间代替了事务时间，代之以静态状态序列，而是用每个关
系记录一个历史的状态。历史的关系也是一个三维结构，由元组，属性和有效时间构成
。

(3)时态数据库，既能管理对象历史，又能管理数据库本身的历史，又叫双时态数据库。
他具有前两者的优点，支持事务时间和有效时间。时态关系是一个四维结构，由元组，
属性，事务时间和有效时间构成。

l         DBMS的时态信息四种处理方法

事件常常都伴有时态信息，传统的数据库只通过用户定义时间来记录时态信息，DBMS没
有管理事件时态信息的机制。下表列出了DBMS处理时态信息的四种方式。


 

l         时态管理的问题

长期以来，在没有使用时态数据库的年代里，企业及机关管理历史性数据都是把多个快
照(即在不同时刻保存的数据库的备份)放在一起，构成了历史。

    (1)．取多大的时间间隔保存快照? 如果间隔太大，则不足以保证数据的准确详实，
如果间隔太小，则数据冗余多，占存贮空间大。

    (2)．传统关系数据库中，一个表的多个快照，不能简单地同时装入内存，不能简单
地使用传统的选择、投影、连接运算进行操作和查询。因为同一元组同一属性下的值在
不同快照中可能不同，必须作较复杂的、非通用的编程。

    (3)．传统数据库中，对数据库本身历史的维护支持不足，一般只有供恢复回退用的
事务日志( Transaction log ), 缺乏相应的事务查询命令(例如快速地查出谁对某一字
段作了超过十次的修改)。

 

l         现有时态数据库模型

80年代中期，已经提出的近百种时态数据库的方案，经过十多年的发展和相互学习，逐
渐合并为十多种公认的模型，其中有十三种被收入世界第一本关于时态数据库专著《Tem
poral Database—Theory, Design and Implementation》。

(1). Time Relational Model, 该模型是Ben Zvi 在1979--1982在博士论文中提出，是T
DB领域的先驱性研究工作。它开创了对时态数据库、时态查询语言的研究。

    (2). HRDM  (Historical Relational Data Model )，J. Clifford ，1982.

    (3). TempSQL, Sharshi. K. Gadia  & Sunil, S. Nair, 1985.

    (4). IXRM (Interval-Extended Relational Model )，Nikos A. 
Lorentzos,1987.

    (5). TRM 及TSQL (Temporal Extensions to the Relational Model ) K. B. 
Navathe，1987.

    (6). HSQL ( Historical Query Language )，N. L. Sarda 1987.

    (7). TQuel，R. Snodgrass , 1985.

    (8). TRC (Temporal Relational Calculus )，Abdullah Tansel ,1992

    (9). TEER, (Temporal Query Language for Enhanced Entity Relationship 
Model ),R. Elmasri , 1985.

    (10). TDM (Temporal Data Model Based On Time Sequeuce)，Arie Segev & 
Arie Shosham, 1988.

    (11). OODAplex (Object Oriented Aplex)，U. Dayal，1989.

    (12). Object History, S. Ginsburg, Tanaka, 唐常杰等, 1983。

(13). Temporal Deductive Databases, Marianne Bandinet 等，1989。

上述13个TDB模型从不同的需求、观点出发，各自独立地建立了一套术语、概念、数学模
型，并形成了一套各自独立的理论体系。

 

l         时态数据库在具体实现过程中的困难

(1)数据量大。时态数据库旨在管理历史数据,随着时间的流逝,新的数据源源不断的进入
数据库,为了保证ＴＤＢ在大数据量的时空效率,必须有高效的数据存储组织和时态索引
机制。

(2)在实际应用的时态查询中,选择、投影和连接运算占了主要资源。对时态选择、时态
投影和时态连接的优化成了ＴＤＢ查询优化的技术焦点。

(3)在索引上,由于加入了时态效应,对传统的Ｈａｓｈ和Ｂ树、Ｂ+树都需要在时态上进
行扩展才能满足ＴＤＢＭＳ的要求。

 

l         时态数据管理和人工智能

在人工智能领域，主要研究时态推理机制。这有两种类型：

（1）主要进行数据及其联系的解释  这种系统可用来支持包含了时间问题的自然语言理
解。J.F.Allen的“时区演算”就是代表。

（2）建立未来的活动的计划     这种系统可用在工厂调度资源的使用，称为“智能调
度”，其问题是：在一定的时间限制内，制定能正确使用资源已解决给定调度问题的计
划。

 

l         参考文献

《特种数据库技术》    何新贵，唐长杰    科学出版社2000

       《时态数据库技术》    黄楠，刘爱琴       微机发展       2002年第1期
 
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                             Are you kidding?
                             你是奇丁吗？
                             No, I'm serious.
                             不，我是希尔瑞斯。
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